안녕하세요 승랑이입니다.
2025.12.08 - 12.12
AI 캠프 둘째 주 후기를 남겨보려 합니다.
이번 주는 프로젝트가 시작되면서
제가 맡은 DB 설계, AWS 서버 환경 구성, 크롤링 작업을 중심으로
직접 고민하고 손을 움직인 시간이 많았습니다.
이번 글에서는 그 경험을
DROP / ADD / KEEP / IMPROVE 관점으로 정리해보려고 합니다.
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DROP (줄이고 싶은 것)
너무 오래 혼자 고민하는 방식
DB 구조나 데이터 흐름을 잡을 때
혼자서 생각을 오래 붙잡고 있는 경우가 있었습니다.
신중하게 접근하는 건 좋았지만,
어느 순간부터는 생각이 정체되는 느낌도 들었습니다.
앞으로는
어느 정도 기준이 잡히면
팀원들과 먼저 공유하고 피드백을 받아보는 쪽으로
조금 더 빠르게 움직여보려고 합니다.
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ADD (추가하고 싶은 것)
데이터 기준으로 메모 정리하기
크롤링과 DB 설계를 하다 보니
“이 데이터가 어디서 와서 어디로 가는지”를
정리해두는 게 생각보다 중요하다고 느꼈습니다.
그래서 다음부터는
"수집하는 데이터 항목"
"필요한 컬럼"
"저장 형태"
를 간단한 메모라도 남겨두는 습관을 가져보려고 합니다.
AWS 작업 순서 정리
AWS 서버를 다루면서
설정 하나 차이로 시간이 많이 소요되는 경험을 했습니다.
다음에는
"서버 생성"
"보안 그룹 설정"
"DB 접속 확인"
같은 기본 작업 흐름을
짧게라도 정리해두고 진행해보려 합니다.
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KEEP (계속 가져가고 싶은 것)
실제 데이터를 기준으로 판단하는 방식
크롤링 작업을 하면서
이론보다는 실제로 수집되는 데이터를 기준으로
문제를 바라보는 게 도움이 됐습니다.
데이터가 예상과 다를 때
그에 맞춰 구조를 조정하는 경험은
앞으로도 계속 가져가고 싶습니다.
끝까지 원인을 확인하려는 태도
AWS 연결이나 크롤링 오류처럼
바로 해결되지 않는 문제들이 있었지만,
에러 메시지와 로그를 하나씩 확인하며
원인을 찾으려 했던 과정 자체는 의미 있었다고 느꼈습니다.
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IMPROVE (앞으로 보완하고 싶은 것)
크롤링 결과 검증 과정
크롤링한 데이터를 바로 활용하려다 보니
중간 확인이 부족했던 부분이 있었습니다.
앞으로는
한 번 더 데이터를 확인하고 정리한 뒤
다음 단계로 넘기는 흐름을 의식해보려고 합니다.
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아직 배워가는 단계이지만,
직접 다뤄보면서 이해하게 되는 부분들이 분명히 있었고,
이 경험들을 다음 주에도 차근차근 이어가보고 싶습니다.
감사합니다.
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